1019 篇论文
化学物理这一交叉领域探索着分子层面的物理规律，架起了化学变化与物理原理之间的桥梁。在这里，科学家通过理论模型和实验手段，深入理解原子如何结合、能量如何转化以及物质在微观尺度下的独特行为。
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以下是该领域近期在 arXiv 上发布的最新论文精选。
该研究提出了一种结合物理正则化神经网络与基尔霍夫马尔可夫随机场的框架，利用原位显微 X 射线吸收精细结构数据成功推断出锂离子电池复合电极中无法直接测量的内部电化学状态（如荷电状态、离子电流及电解液电势），从而定量揭示了受电解液浓度调控的反应传播机制。
该论文提出了一种结合机器学习势函数与半经典近似（如微扰修正瞬子理论）的方法，通过迁移学习以极低的计算成本构建高精度势能面，从而实现对化学反应中量子隧穿和非谐性效应的高效模拟。
该研究通过改进的模拟框架揭示，在带负电的宽纳米孔中，反常摩尔分数效应（AMFE）源于局部电荷反转、阴离子泄漏与离子迁移率之间的微妙相互作用，且只要最近接近距离（DCA）匹配，不同的表面基团微观模型即可复现相同的宏观电导行为。
本文提出了 PackFlow，一种结合流匹配框架与强化学习物理对齐策略的生成式方法，用于高效预测有机分子晶体结构，其生成的候选结构在物理合理性和低能态收敛性上均优于传统启发式方法。
该研究提出在量子虚时演化（QITE）中利用自旋和空间对称性破缺波函数替代传统哈特里 - 福克波函数，并通过引入自旋算符惩罚项，显著提升了开壳层体系及多组态系统（如氢分子和氮分子解离）的基态收敛速度与精度。
本文提出了 VALID-Mol 框架，通过整合系统化提示优化、自动化化学验证及领域自适应微调，将大语言模型在分子设计中的有效化学结构生成率从 3% 提升至 83%，同时显著增强了合成可行性与目标结合亲和力的预测改进。
该研究通过结合海森堡交换相互作用与偶极相互作用，对包含四个自旋的真实分子结构进行了理论分析，发现具有铁磁交换相互作用的四面体结构在亚开尔文冷却应用中表现出最优的磁热性能指标。
本文提出了一种基于凸分析和 Moreau-Yosida 正则化的周期性体系密度泛函理论新框架，通过数值模拟证明该方案能稳定地由一维体系的精确交换密度反演得到局域 Kohn-Sham 势，为高精度交换关联势的恢复提供了原理性验证。
本文提出了一种基于对称性适配的偶温基组的新方法，通过仅使用 S 型高斯轨道和两个参数，以较低优化成本实现了媲美传统大基组的电子基态信息编码精度与可扩展性。
本文通过构建基于扩展 Hubbard-Peierls 哈密顿量的线性振动耦合模型，以反式己三烯为基准评估了量子 - 经典动力学方法，发现表面跳跃法在短时间动力学及长时趋势预测上表现更佳，而多轨迹 Ehrenfest 方法在特定参数下能更准确地复现长时布居数。